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【AWS入门】Amazon Bedrock简介

【AWS入门】Amazon Bedrock简介

[AWS Essentials] Brief Introduction Amazon Bedrock

By Jackson@ML

1. 引言

Amazon Bedrock,在AWS官网,映入眼帘的第一句话就是,“使用基础模型构建和扩展生成式人工智能应用程序的最简单方法”。如下图所示。

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从字面可以看出,Bedrock跟生成式人工智能(也叫生成式AI)直接相关,同时,会使用基础模型构建并扩展。

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2. 什么是基础模型(FM)?

基础模型(Foundation Model, 即FM) 是基于海量数据集(dataset)训练的大型深度学习神经网络。

这些神经网络改变了数据科学家处理机器学习(Machine Learning, 即ML) 的方式。

数据科学家不是从头开始开发人工智能 (AI),而是使用基础模型作为起点来开发机器学习模型,从而更快速、更经济高效地为新应用程序提供支持。

基础模型由研究人员创造,用于描述机器学习模型,这些模型在广泛的广义和未标记数据上进行训练,能够执行各种一般性任务,例如理解语言、生成文本和图像以及使用自然语言进行对话。

3. 什么是Amazon Bedrock?

Amazon Bedrock 是一项完全托管的服务。

Amazon Bedrock 通过单个 API 提供来自 AI21 Labs、Anthropic、Cohere、DeepSeek、Luma、Meta、Mistral AI、poolside(即将推出)、Stability AI、TwelveLabs(即将推出)和 Amazon 等一系列全球领先人工智能公司的高性能基础模型(Fundation Models, 即FM),并提供通过安全性、隐私性和负责任的人工智能,来构建生成式人工智能应用程序,提供所需的一系列广泛功能。

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上图 开发人员利用Amazon Bedrock构建Golf PGA Tour的生成式AI模型

使用 Amazon Bedrock,用户可以轻松试验和评估适合他们使用案例的热门 FM,通过微调和检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, 即RAG) 等技术,将用户数据对其进行私人定制,并为使用它的构建企业系统和数据来源执行任务的代理。

由于 Amazon Bedrock 是无服务器(serverless) 的,因此,用户不但无需管理任何硬件基础设施,并且可以使用已经熟悉的 AWS 服务,将生成式人工智能功能安全地集成和部署到用户的应用程序中。

4. 使用Amazon Bedrock

使用Bedrock服务,和其它服务类似,都必须先注册AWS亚马逊云科技账户。

打开Chrome浏览器,访问AWS官网控制台登录页面,如下图:
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这是Sign up for AWS(注册AWS账户) 页面。输入Root用户所用Email,AWS账户名,点击Verify email address(验证邮箱地址) 后,系统会自动发送邮件到注册邮箱,点击邮件中链接,可以完成验证邮箱地址。

接下来,简单信息输入即完成注册。

如果已经注册过账户,则点击下方按钮Sign in to an existing AWS account(用已有AWS账户登录)

使用AWS成功登录控制台后,随即看到控制台主页面,如下图所示:

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在上方Search搜索栏中,搜索关键字”Bedrock”, 然后点击进入,得到Amazon Bedrock页面,如下图:

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可以看到,左侧为Bedrock导航栏,中间部分由山至下依次为概述、编排、基础模型等;
右侧为Amazon Q服务(Free tier),目前是免费使用的,用来跟AWS进行问答,解决应用及开发的问题。

5. 查询基础模型(FM)

打开了模型搜索结果,如下图。

可以看到分别出现了全球流行的各类基础模型,例如:Amazon Nova Pro, Claude 3.5 Sonnet v2, Amazon Nova Lite, Claude 3.5 Sonnet, Claude 3 Haiku等。

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6. Amazon Bedrock功能演示

利用Amazon Bedrock,仅仅以简单的prompts,就可以得到用户想要的生成式人工智能效果,如下图演示。

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利用Amazon Bedrock动手创建的在设想场景下的DIY项目。只要满足预算、时间和自信,就可以轻松创建用户需要的生成式人工智能场景。

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尽管这只是生成式AI的冰山一角,但我们看到,使用Amazon Bedrock自动生成的逼真盥洗室效果,简直叹为观止!

因此,以客户需求为导向,生成所需要的智能成果物已不再神奇,相反变得十分现实。

7. 小结

根据前述材料,以及相关文档,对Amazon Bedrock做个小结。

Amazon Bedrock具有以下主要特点:

  • 多模态模型支持
    Amazon Bedrock 支持多种模态的模型,包括文本、图像和音频,能够处理复杂的多模态任务。
  • 高度可扩展
    Amazon Bedrock 提供高度可扩展的架构,能够根据需求动态调整计算资源,确保高效处理大规模数据。
  • 无缝集成
    Amazon Bedrock 与 AWS 生态系统无缝集成,支持与其他 AWS 服务如 S3、Lambda 和 SageMaker 的深度协作。
  • 安全性与合规性
    Amazon Bedrock 提供企业级的安全性和合规性,支持数据加密、访问控制和审计功能,确保数据隐私和合规性。
  • 自动化与优化
    Amazon Bedrock 内置自动化工具和优化算法,能够自动调整模型参数和资源配置,提升模型性能和效率。

关于生成式AI,关于Bedrock,还有很多很多。

AWS技术好文陆续推出,敬请期待关注、收藏和点赞👍。

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